符号翻转傅里叶变换Python Numpy数组

符号翻转傅里叶变换（Symmetric Fourier Transform）是一种在信号处理和图像处理中常用的数学工具，用于将一个信号从时域转换到频域。它是傅里叶变换的一种变体，通过对信号进行对称操作，可以得到实数值的频谱。

在Python中，可以使用NumPy库来进行符号翻转傅里叶变换。NumPy是一个强大的科学计算库，提供了丰富的数学函数和数组操作功能。

下面是使用NumPy进行符号翻转傅里叶变换的示例代码：

import numpy as np

# 定义输入信号
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 进行符号翻转傅里叶变换
X = np.fft.fftshift(np.fft.fft(x))

# 打印变换结果
print(X)

在上述代码中，首先使用np.fft.fft函数对输入信号进行傅里叶变换，然后使用np.fft.fftshift函数对变换结果进行符号翻转。最后，打印出变换后的结果。

符号翻转傅里叶变换在信号处理中有广泛的应用，例如音频处理、图像处理、通信系统等领域。它可以用于频谱分析、滤波器设计、信号压缩等任务。

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